Menggunakan LLM semata-mata kerana hype tidak memberi manfaat kepada operasi logistik✎ Edit

👁 857 tontonan
Menggunakan LLM semata-mata kerana hype tidak memberi manfaat kepada operasi logistik
Menggunakan LLM semata-mata kerana hype tidak memberi manfaat kepada operasi logistik kami di AINNA.
Ia boleh bertentangan dengan matlamat ESG, membazir tenaga, meningkatkan kos operasi yang tidak perlu, dan memberikan nilai sebenar yang sangat sedikit kepada pengguna dalam rantai bekalan.

Masalahnya bukan pada AI.

Masalahnya ialah bagaimana kita menggabungkan AI ke dalam operasi harian.

Terdapat jurang yang besar antara menggunakan AI untuk publisiti dan menggunakan AI dengan betul.
Menggunakan AI untuk publisiti bermakna melantik model besar untuk setiap tugas kecil di gudang - contohnya, mengemas pesanan ringan, menyusun SKU yang sering keluar, atau membalas pertanyaan status penghantaran. Ia kelihatan canggih di atas kertas, tetapi di sebaliknya ia makan kuasa komputasi, memanjangkan masa tindak balas, dan membebankan bajet operasi.

Menggunakan AI dengan betul bermakna mereka sistem yang sesuai untuk setiap jenis kerja dalam pusat pengedaran.

Saya melihat agen AI lebih sebagai pembina sistem operasi berbanding pembantu biasa.

Sebagai pembina, agen AI harus mencipta 'robot' yang tepat untuk kerja harian. Robot kecil dan berkuasa rendah boleh mengendalikan tugas rutin seperti menyusun SKU atau mengemas pesanan ringan. Robot besar dan berkuasa tinggi hanya perlu digunakan apabila kerja itu berat, seperti mengoptimumkan laluan armada, merancang muatan kontena, atau meramalkan permintaan musim.

Tetapi jika kita memaksa satu agen AI yang berkuasa tinggi untuk melakukan setiap tugas, dari yang paling mudah hingga yang paling kompleks, maka penggunaan GPU, elektrik, dan kos penyelenggaraan kekal tinggi sepanjang hari.
Itu bukan automasi pintar.

Itu hanya kemalasan mahal yang diberi nama menarik.

Masa depan AI dalam logistik tidak seharusnya tertumpu pada menggunakan model terbesar untuk segala-galanya.
Ia harus membina sistem cekap di mana setiap tugas mendapat tahap kecerdasan yang sesuai, kuasa pengkomputan yang betul, dan nilai perniagaan yang jelas.

AI harus mengurangkan pembaziran, bukan menambahnya.

Di situlah inovasi sebenar bermula.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Siti Malaysia

Di sini baru dan memberikan nilai sebenar yang nampak masuk akal.

Hafiz Malaysia

That point about ia boleh bertentangan dengan matlamat is well put.

Wei China

Saya melihat agen AI lebih is the part I would forward to my boss.

Mei China

The section on tetapi di sebaliknya ia makan is the strongest part for me.

Kavitha India

The bit about ia kelihatan canggih di atas is what I keep coming back to.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Kecerdasan penyelidikan mikrobiologi dan penyakit kanser 6 inputs → traceable research priorities Terokai →
Edge AI Kecerdasan IoT dan Linux terbenam di pinggir 14 edge agents → offline-capable Terokai →
SmartCity Infrastruktur dan operasi bandar pintar berkuasa AI 24 domains → one intelligent operating layer Terokai →
Robotics Robotik yang ditadbir di pinggir industri Perception → safety gateway → controller Terokai →
Ekosistem AINNA

Teruskan meneroka selepas artikel ini.

Setiap halaman artikel hendaklah diakhiri dengan laluan yang jelas ke dalam ekosistem wIDer AINNA, Ejen dan NeuralOps.

Semasa topic Artificial Intelligence Author profile Hakim AINNA Main ecosystem hab Agent Pusat ejen autonomi persendirian NeuralOps Automasi kecerdasan buatan dan sistem perniagaan Lead form Mula a pilot discussion
AINNA Agent AI

Laksanakan Ejen AI AINNA Kami

Linux ialah laluan teras, Windows disokong, dan AndroID / TeRMux berfungsi sebagai lapisan pendamping.

16 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://neuralops.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
KLIK SAYA

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.